最速专题

【小白学机器学习3】关于最简单的线性回归，和用最小二次法评估线性回归效果, 最速下降法求函数的最小值

目录 1 什么是回归分析 1.1 什么是线性回归 1.2非线性回归 2 数据和判断方法 2.1 原始数据 2.2 判断方法：最小二乘法 3 关于线性回归的实测 3.1 用直线模拟 3.2 怎么判断哪个线性模拟拟合更好呢？ 3.2.1 判断标准 3.2.2 最小二乘法 3.2.3 高维度数据 3.3 用python来算下?（暂缺，用plot画图?） 4 关于误差和 E(θ

共轭梯度法、最速下降法求解大规模稀疏方程组【Matlab】

针对此题，可分别用共轭梯度法、最速下降法求解线性方程组。程序如下：附录1 共辄梯度法求解大规模稀疏方程组程序附录2 三对角矩阵A、右端项b生成程序附录3 最速下降法求解线性方程组程序 % 附录1 共轭梯度法求解大规模稀疏方程组程序%% 利用共轭梯度法求解大规模稀疏方程组clear %清除变量clc %清除命令行窗口代码aa

最优化考试之最速下降法

最优化考试之最速下降法一、最速下降法1.前置知识2.问题条件3.计算过程4.例子一、最速下降法 1.前置知识雅克比矩阵 ∇ f ( x ) {∇f(x) } ∇f(x)的求法 2.问题条件最速下降法的相关问题中的条件提炼出来如下，如果题目没有误差e，那就要求最后迭代出来的梯度值 ∇ f ( x ) {∇f(x) } ∇f(x) 接近0或等于0，一般自行选取

梯度下降法-最速下降法

转自：http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/47261539 梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。梯度下降法，就是利用负梯度方向来决定每次迭代的新的搜索方向，使得每次迭代能使待优化的目标函数逐步减小。梯度下降法是2范数下的最速下降法。最速下降法的一种简单形式是：x(k+1)=x(k)-a

机器学习提高班---优化(梯度下降，最速下降，Newton下降算法)（week 3）

机器学习与凸优化讨论班于11月24日晚上在致远楼教室举办。在本次讨论班上，王文川同学为大家详细介绍了无约束优化问题的几种主要算法。首先，王文川同学为大家介绍了无约束优化问题的定义，并举了简单的例子，说明迭代算法解决该类问题的必要性，还讲解了强凸性假设和条件数的概念，为后面算法的收敛性做知识铺垫。然后，王文川同学介绍了通用的下降算法框架，包括初始点、搜索方向和步长三个要素。他又详细讲解了两种确定

机器人中的数值优化（六）—— 线搜索最速下降法

本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考，主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化，下半部分介绍带约束的优化，中间会穿插一些路径规划方面的应用实例八、线搜索最速下降法 1、最速梯度下降法简介梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问

开源飞控ACFLY：ADRC离散系统最速控制综合函数的理解

摘自：https://blog.csdn.net/weixin_40767422/article/details/86709848 ACFLY原创文章，转载请说明出处https://blog.csdn.net/weixin_40767422/article/details/86709848 ADRC相关论文资料请加q群：180319060下载最近在看韩京清教授的自抗扰论文，里面关于最速

【控制】基于Matlab实现含最速跟踪微分器的自抗扰控制技术

1 内容介绍建立基于干扰估计的机器人非线性反馈控制系统并证明其稳定性,在此基础上提出一种适用于机器人跟踪控制的新型自抗扰控制器.该控制器不需实时计算复杂的机器人动态模型,由两个跟踪微分器(TD)构成:一个用于安排系统的过渡过程;另一个用来估计速度和加速度,TD的滤波特性使其对量测噪声具有抑制作用.由被控对象的控制量与所估计加速度的反馈构成的"扩张状态"来自动检测系统模型和外扰的实时作用并实时进

让世界最速开发成为可能！承担《生化危机7》开发任务的卡普空新引擎RE ENGINE(1)...

前言：最近在读游戏引擎架构，然后读到了这篇去年的文章，深有感触，书中提到的很多东西在这里都有呈现，同时此文无论在引擎设计还是游戏优化方面，以及对于游戏架构的学习上都有很多启发原文载于：https://cgworld.jp/feature/201702-cgw222T2-bio.html 2017年1月26日发售的生化7。用来开发这个游戏的是卡普空社内研发的引擎[RE ENGINE]。融入浓

数值优化（三）——线搜索最速梯度下降

目录 1. 无约束优化 2. step size（步长）选择策略 3.结语 1. 无约束优化首先，先回顾一下函数的无约束优化。无约束优化，就是不存在inequality或者equality constraint的情况，minimize找到最优的solution。所谓最初梯度下降，其实就是利用函数的一阶信息局部地找一个让函数值下降

华为推出最速超级充电桩号称1秒1公里 | 百能云芯

华为近日在中国四川省正式推出全液冷超级充电桩，最大输出功率600kW，号称电动汽车充1秒钟即可跑1公里，为车主带来充电如加油般的体验。这比特斯拉超级充电站的250kW快了两倍多。华为数字能源3日宣布，国庆国庆连假期间，在四川高海拔的3个服务区设立超充站正式上线，为新能源车主们提供一杯咖啡，满电出发的极速充电体验。华为表示，此次上线的全液冷超充充电更快，1秒1公里，最大输出功率